技术总结
本发明公开了一种风电功率超短期预测方法，利用GA‑BP神经网络、支持向量机、小波神经网络和ARMA时间序列4种单项预测模型的前几个时刻的预测精度均值作为预测时刻风电功率的诱导值，解决了预测时刻诱导值未知的问题；再采用误差信息矩阵进行冗余度分析，然后利用Theil不等系数建立基于IOWA算子的优化模型，通过分析和实测风电功率预测数据表明：结合Theil不等系数和诱导有序加权算数平均算子(IOWA)的组合模型能有效提高风电功率预测精度，增强了风电并网的稳定性和经济性。
技术研发人员：黄琦;李坚;何亚;张真源;井实;易建波;桂勋;周统汉;梁浩;鲁尔洁
受保护的技术使用者：电子科技大学
文档号码：201610614796
技术研发日：2016.07.29
技术公布日：2017.01.04